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아마존은 AI 인재 전쟁에서 주로 소극적인 태도를 보임

 (businessinsider.com)
1P by GN⁺ 9시간전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • 아마존은 AI 인재 확보 경쟁에서 주로 소극적으로 행동함
  • 내부 문서에 따르면, 급여 구조, AI 평판 저하, 재택근무 제한이 주요 장애 요인임
  • 이러한 이유로 아마존은 유능한 AI 인재 확보에 취약한 상황에 처하게 됨
  • 아마존의 '허브' 중심 출근 정책이 원격 근무를 선호하는 인재 확보에 또다른 제약으로 작용함
  • 회사 측은 보상 정책과 유연한 채용 전략 개선을 모색 중임

아마존이 AI 인재 전쟁에서 소극적인 이유

AI 인재 확보 경쟁에 대한 아마존의 현재 위치

  • AI 인재 전쟁이 실리콘밸리 전역에서 가열 중이나, 아마존은 주로 관망하는 태도를 보임
  • 비공개 내부 문서와 관계자 증언에 따르면, 아마존은 특이한 급여 체계, 떨어진 AI 분야 평판, 엄격한 출근 정책을 인재 확보의 걸림돌로 인식함
  • 이로 인해, 아마존은 채용 전략을 재고해야 한다는 압박에 직면함

내부 문서의 내용

  • 해당 문서는 비소매 부문(Amazon Web Services, 광고, 디바이스, 엔터테인먼트, 인공지능 총괄팀)을 담당하는 HR팀이 작성함
  • "생성형 AI 채용은 근무지, 보상, 회사의 뒤처진 인식 때문에 어려움이 있음"이라고 지적
  • 경쟁사들은 더 과감하고 폭넓은 보상 패키지를 제공하는 것으로 평가됨
  • 최근 대규모 AI 인재 영입 사례에서 Meta, Google, OpenAI, Microsoft 등 경쟁사에 비해 아마존이 소극적인 점이 드러남

아마존의 공식 입장

  • 아마존 대변인은 "시장에서 경쟁력 있게 보상하고, 최상의 인재를 유치하기 위해 유연성을 확보하고 있음"이라고 밝혔으나
  • 이후 입장을 바꿔 "기사의 전제가 잘못됐다"며 구체적 설명은 피함
  • 아마존은 "빠른 속도로 GenAI 애플리케이션을 개발 중이며, 보상도 경쟁력 있음"이라고 재차 강조

'도어 데스크'와 평등한 보상 체계

  • 아마존은 절약 문화로 유명하며, 저렴한 문짝을 책상으로 사용한 사례가 대표적임
  • 이러한 절약 지향적 문화가 AI 분야 막대한 연봉 경쟁과 충돌하게 됨
  • 내부 문서는 경직된 급여 구간, 인상 불가 방침 때문에 경쟁사 대비 제안이 떨어진다고 평가함
  • 일부 주요 직군의 급여 인상 부재로 인해, 최고 실력자 채용에 장애가 된다고 경고함
  • 탁월한 AI 엔지니어와 연구원을 확보하지 못할 경우, 기술 리더십 상실 위험이 상존함
  • 아마존은 OpenAI의 ChatGPT, Anthropic의 Claude처럼 크게 성공한 AI 제품을 내놓지 못한 상황임
  • Bedrock AI 클라우드 서비스가 일부 진전을 보였으나, 세계적인 임팩트를 준 사례는 부족함

급여 및 인재 유지와 관련한 추가 사례

  • 아마존의 급여 및 보상 체계는 지속적으로 논란의 원인임
  • 예를 들어, 2020년에는 로보틱스 부문 VP인 Brad Porter가 급여 인상 거부로 이직한 바 있음
  • 주식 지급이 후행적으로 집중되는 구조(입사 초반 보상 적음)는 신규 인재에게 매력적이지 않음
  • 현금 보너스 없이 진행되는 정책도 고위 간부까지 적용됨

생성형 AI 인재 확보의 어려움

  • 내부 문서에선 생성형 AI 분야 인력 경쟁 심화, 특히 대형 언어모델 전문가 확보가 어려워졌음을 지적함
  • 벤처캐피털 SignalFire 보고서에 따르면, 아마존은 엔지니어 유지율이 Meta, OpenAI, Anthropic보다 크게 낮음
  • SignalFire 개발자 커뮤니티 책임자인 Jarod Reyes는 아마존 경쟁사들이 오픈 모델, 기반 연구, 개발 도구 등에서 더 앞서 나가고 있다고 언급
  • 많은 엔지니어가 아마존의 방향성에 불안감을 느끼며, 직장을 옮기는 추세임

투자자 및 시장 반응

  • 일부 투자자도 비슷한 우려를 함
  • Morgan Stanley의 Brian Nowak은 AWS의 AI 경쟁력 저하와 시장 점유율 감소 우려를 CEO Andy Jassy에게 제기함
  • Jassy의 답변 이후, 주가가 하락하는 현상 발생함

아마존의 대응 계획

  • 아마존은 "보상 및 위치 전략 정교화", 생성형 AI 부각을 위한 이벤트 확대, AWS 등 비즈니스 유닛 내 전담 채용팀 운영으로 대응 의지 밝힘

'허브' 중심 정책과 인재 제약

  • 아마존 본사의 수백 명의 기술 인력이 출근 정책 등 이슈로 본사 앞에 모인 사례 있음
  • 아마존의 새로운 '허브' 중심 출근 정책은 해당 지역 본사로의 이주를 요구, 미응시 시 해고 위험을 초래함
  • 이러한 정책이 생성형 AI 전문가 등 유능한 인재 확보를 저해한다고 내부문서에서 지적함
  • 아마존은 더 많은 위치 유연성을 갖춘 직무 확대 방안도 모색 중임
  • 실제로, 재택근무의 유연성이 없는 아마존을 경쟁사가 더 쉽게 인재를 빼가는 현상까지 보고됨

최근 채용 및 이직 사례

  • 아마존은 지난해 Adept CEO David Luan을 영입, 그는 현재 아마존의 AI agents lab을 이끌고 있음
  • 반면, AI 칩 설계자 Rami Sinno와 Bedrock 프로젝트 담당 VP Vasi Philomin 등 고위 AI 인력의 이탈도 이어짐
  • 한 리크루터에 따르면, 엄격한 출근 정책(RTO)으로 인해 점점 더 많은 지원자가 채용 제안 거부 중임
  • 경쟁사가 급여가 낮아도, 재택 가능성이 있으면 선호하는 경향이 높음
  • Oracle이 지난 2년간 아마존 인력 600명 이상을 RTO 정책 덕분에 영입한 것으로 Bloomberg가 보도함

변화의 어려움과 낙관적 관점

  • 문서는 작년 말 작성되어 이후 일부 변화 가능성 여지를 남김
  • 하지만, 복수의 관계자에 따르면 보상 정책의 실질적 변화는 없음
  • 아마존은 임원 보상 체계 관련 공식 문서에서, 수십 년간 효과적인 전략이므로, 체계 변경 위험이 크다고 인식함
  • AI 인재 전쟁이 지나치게 과열되고 '과도한 투자 심리'에 기반할 수 있다는 시각도 일부 존재함
  • 실제로, Meta가 고액으로 영입한 일부 인재가 이미 이직한 사례도 발생함
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GN⁺ 9시간전  [-]
Hacker News 의견
  • Zuckerberg가 유행의 흐름마다 수십억 달러를 쏟아붓는 모습 때문에, 사람들이 마치 대형 테크 기업이라면 모두 이런 식으로 돈을 태워야 하는 것처럼 착각하게 되었다고 생각함. 그러나 실제로 다른 기업들은 훨씬 더 전략적으로 접근하고 있음. Microsoft는 OpenAI와의 파트너십으로 인해 적극적인 자세를 취하는 것이고, Google은 원래부터 AI 연구의 중심지 역할을 해옴. 하지만 Amazon이나 Apple 등은 그런 자연스러운 위치가 아니기 때문에 무리하게 돈을 쏟아부을 필요가 없다고 봄. 전략이 좋은 회사들만 대규모 투자, 그 외 기업들은 인수합병이나 기술 파트너십으로 시장 성숙 후에 접근할 것으로 예상함. AI 열풍이 식으면 Zuck은 또 다른 유행에 돈을 쓸 것으로 예상함
    • 전반적으로 동의하지만 Amazon은 이 분야에서 뒤처질까봐 굉장히 불안해 하고 있다고 봄. 최근 실적 발표에서 CEO가 왜 AI에서 밀리고 있는지에 대한 분석가 질문에 대해 아주 길고 방어적인 답변을 했음. 내부 보고에 따르면 리더들이 공황 상태에 빠져 팀들에게 AI 솔루션을 빨리 내놓으라고 압박하는 중임. Amazon 내에는 실질적으로 AI 리더십 인재가 드물고, 최고 인재들은 점점 회사를 떠나거나 애초에 오지 않는 상황임. 물류나 인프라 같은 Amazon이 잘하는 것에 집중해야 한다고 생각하지만, 현재 리더십은 명확한 계획 없이 여기저기 헤매고 있다는 느낌임
    • LLM들이 대부분 클라우드에서 동작하게 될 것이므로, Amazon, Microsoft, Google 같은 범용 클라우드 제공업체들은 당연히 모델 서빙 비즈니스를 할 것임. 하지만 직접 모델을 만들어야 할 필요는 없음. LLM은 결국 데이터셋이 수렴하면서 완전히 교환 가능한 기성품처럼 될 가능성이 커졌고, 결국 중요한 건 고객에 대한 접근임. SOTA LLM 구축엔 돈만 있으면 되지만, 클라우드 사업자들은 진입 장벽이 훨씬 높으니, 오히려 고객접점이 더 중요한 요소라고 생각함. Amazon은 Anthropic과 훈련과 서비스 모두에서 밀접하게 협력하고 있고, 두 회사 모두 B2B에 집중하고 있으니 자연스러운 전략적 방향임
    • Amazon이 인프라에 투자하는 전략(머신이 존재하는 곳에 돈이 있음)을 취한다고 봄. 각 사가 차별화된 방어벽이 없는 것을 깨달았고, 결국 누구나 연산을 구매할 수 있기 때문에 전략적으로 그쪽에 집중하고 있다고 생각함
    • Apple Intelligence처럼 모든 프로세스와 데이터를 온디바이스 중심으로 처리하는 컨셉이 마음에 들었음. 클라우드 의존 없이 기기에서 바로 AI 처리하는 방향이 아직 실현되지 않아 아쉬움. 가까운 시일 내에 실제로 구현되길 바라고 있고, 이런 목표 달성을 위해 Apple이 좀 더 투자를 해도 괜찮겠다는 생각임
    • Amazon의 장점이 있다면 바로 AWS의 유휴 연산 자원이라 생각함. 하지만 이건 뛰어난 AI 인재가 없어도 활용할 수 있는 영역임
  • LLM 분야에는 방법론적인 진입장벽이 거의 없다는 증거가 많음. 결국 차별점은 컴퓨트 파워, 즉 하드웨어와 에너지임. xAI, DeepSeek 같은 기업도 짧은 기간에 선두권과 경쟁하는 모델을 만들었음. 그러면 최고 인재에게 천문학적 연봉을 쏟아붓는 것보다, GPU와 에너지를 사서 연산 서비스를 제공하는 것이 더 나은 전략임. 더구나 Amazon은 이미 소매업에서 대규모 투자와 인프라 운영을 하고 있으니, 검증되지 않은 AWS AI 사업에 수십억을 투자하는 대신 실제 물류 확대에 돈을 쓰는 게 더 합리적임
    • 경영진 중 일부는 충분히 많은 컴퓨트를 쏟아부으면 언젠가 AGI가 나올 거라는 생각을 하는 듯함. 실제로 LLM이 일반지능으로 연결될 것 같진 않지만, 미래 AGI 시장 선점을 위한 복권 구입 같은 심리로 막대한 자본을 투자하는 셈임. Zuckerberg가 "AI가 스스로 발전하는 조짐"에 대해 언급한 적이 있는데, 그걸 믿고 있다면 Meta의 공격적인 인재 채용과 데이터센터 확장도 일종의 미래 투자로 볼 수 있음
    • LLM 분야에 방법론적 진입장벽이 없다면, 왜 Meta는 아직까지 SOTA 모델을 내놓지 못하고 있냐는 의문이 듦. DeepSeek도 중국 내 다른 대형 AI기업들보다 특별히 많은 리소스를 쓴 게 아님. Alibaba와 Baidu 같은 곳은 DeepSeek보다 더 오래 투자했고, 더 많은 자금과 컴퓨트를 보유했지만 DeepSeek이 한 것을 하지 못했음
    • 진정한 방어벽은 인재, 데이터, 컴퓨트의 순서임. 컴퓨트 투입은 사실상 한계에 다다랐고, 이젠 양질의 데이터와 실험 방법, 구축 환경이 훨씬 중요한 요소라고 봄
    • Amazon이 전략적으로 행동하는 척 보이지만, 실제로는 최고 AI 인재 확보에 계속 실패하고 있음. 스스로 실력 있는 인재라면 Amazon에 들어가기보다 Anthropic, OpenAI, Google DeepMind를 선택할 이유가 충분함. Adept 인수 후 인재들이 다 떠난 사례만 봐도 그렇고, AWS는 AI 프런티어 분야에서 Azure에 많이 뒤처지고 있음. GCP 역시 성장세가 더 빠르고 미래 전망도 밝음
    • LLM 진입 장벽은 자명함. 이 분야는 극도로 자본집약적이어서 여러 플레이어가 존재하는 것처럼 보이지만, 사실 엄청난 투자 덕분에 가능한 것임. 이 붐이 영원히 지속될 거라 생각하진 않음. 전략적으로 지금 큰 투자를 할지 여부는 판단이 힘듦. 일부 기업에서 경쟁력 있는 오픈웨이트 모델 출시가 이어진다면, R&D 리더십 자체가 큰 경쟁력이 되지 않을 가능성을 염두에 두어야 함. Amazon은 이미 충분한 컴퓨트 능력을 갖추고 있으니, 딥한 투자 없이도 리스크 적게 이 시장에서 일정 수익을 얻을 수 있음
  • Amazon이 AI 혁신가가 될 것인지, AI를 도와주는 인프라 공급자가 될 것인지 궁금함. AWS는 이미 수천 개의 기업이 사업을 영위할 수 있게 지원해주고 있음. Graviton ARM CPU, Trainium AI 칩도 직접 설계했고, AWS를 통해 이를 누구든 사용할 수 있음. 결국 Amazon은 직접 AI 알고리즘 대신 AWS에서 다양한 AI가 쓰이도록 하는 쪽에서 훨씬 수익이 크다고 생각함
    • 지금 상황은 마치 금광에서 곡괭이를 파는 것과 같은 전략임
    • 관련 VP들의 발언을 살펴보면 Amazon이 AI 민주화에 집중하고 있음이 드러남. Swami 부사장은 AI 민주화를 지향하고 있고, 실제로 회사의 전략 방향도 거기에 맞춰져 있음. (참고: AWS와 Mistral AI의 협력 블로그)
    • 현재는 AI 분야가 대부분 돈을 까먹는 사업이란 사실을 Amazon도 인지하고 있다고 봄. 훗날 명확한 솔루션이 등장할 때 진입해도 늦지 않으니 지금 싸움에 굳이 뛰어들 필요가 없음. 어차피 필요한 모델이 있으면 언제든 가져와 쓸 수 있고, 많은 부분은 자기들 서버에서 돌릴 수 있기 때문에 기회 비용이 크지 않다고 생각함
    • 직접 만든 로봇도 있고, 웹사이트에서 타사 로봇도 판매함. AI도 비슷하게 전략적으로 보고 있다고 믿음. 직접 개발도 하지만, 활용 영역도 무궁무진함. 예시로 봇이 잘못된 정보를 줘서 상품을 반품하게 된 적도 있으며, 고객 경험 개선은 아직 갈 길이 멀다고 생각함
  • 현재 AI 생태계에는 락인(lock-in)이 존재하지 않음. 하지만 앞으로 AI가 내 평생을 관리해 주는 동반자가 되고, 개인 데이터(기억)를 다 쌓게 된다면 락인 현상이 극대화될 수 있음. AI 제공자를 바꾼다는 건 이혼과 비슷하게 인생의 절반 기억을 잃는 것과 비슷한 느낌이 될지도 모름. 다만 지금은 컨텍스트 메모리 한계 때문에 그런 현상이 막히고 있지만, 언젠가 모든 대화 이력까지 포함해 진짜 ‘인생 동반 AI’가 되면 시장 판도, 플레이어 자체가 크게 바뀔 거라고 생각함
    • 하지만 이 메모리 문제는 쉽게 해결되지 않을 수도 있음. 최근 컨텍스트 윈도우 길이가 길어졌지만, 길이가 늘어난다고 해서 모두 동일하게 쓸 만한 정보는 아님. 10만 토큰 이르면 모델 성능이 눈에 띄게 저하되는 걸 자주 겪음. 지금도 길이 한계 안에서 뾰족한 활용이 쉽지 않아 10만 토큰 이후는 압축해서 사용함
    • 애초에 데이터가 단지 텍스트라면 법적으로도 데이터 이동 요청이 가능하니, 원하면 별다른 어려움 없이 대화록 전체를 복사해 다른 AI로 이전하면 된다고 봄
    • 예전에 사용하던 대화 기록을 내 RAG 시스템에 넣어서 새로운 LLM에서 활용하고 있음. Claude Desktop이나 Cursor로 관리하고 있는데, LLM 로그와 메모리를 직접 챙겨 놓으니 모델 이전이 전혀 부담되지 않음
    • 누가 모든 과거 대화를 기반으로 새로운 행동을 하고 싶을까? 때론 실수와 잊음에서 성장하는 과정이 필요한데, 모든 기억을 평생 가지고 간다는 건 오히려 디스토피아적인 시나리오라 생각함
    • 평생 동반 AI를 구현하려면 ‘에이전트형 기억’에서의 도약이 필요함. 기억 자체가 모듈화되고 락인이 필수가 아닐 수도 있다고 생각함. 나의 데이터 소유권이 보장받고, 원하는 AI에게만 접근 권한을 줄 수 있고 쉽게 회수하는 탈중앙 솔루션도 충분히 상상할 수 있음
  • AI 인재 전쟁이 열광과 투자자 과열 분위기에서 비롯된 잘못된 전략이라는 해석에 동의함. DeepSeek처럼 이론적 돌파구 없이도 소규모 투자로 단숨에 업계 리더가 된 사례를 생각하면, 지금 무리하게 경쟁에 뛰어드는 게 어리석다고 보임. 오히려 판이 안정될 때까지 지켜보고, 남들이 시도한 것에서 배우고, 최고 성능보다는 효율과 수익 중심으로 시스템 설계하는 것이 현명하다고 봄. Amazon은 어차피 GPU 리소스가 있으니(일종의 골드러시에서 곡괭이 파는 역할), 직접적으로 AI 모델 자체를 경쟁할 필요가 없음
    • Amazon은 누군가 실제로 판매할 만한 AI 솔루션을 내놓을 때까지 충분히 기다릴 수도 있다고 생각함. 고객 서비스 챗봇 같은 예가 있겠지만, 실제 고객 수요가 크지 않다면 자체 도입보다는 고객이 직접 해당 모델을 가져다 쓰는 식일 것임
    • AI가 중요한 분야임에는 동의하지만, 지금처럼 LLM에만 수조 달러가 몰리고, 배터리 혁신이나 핵융합, 유전자 치료 같은 타 혁신기술에는 상대적으로 적은 투자가 이뤄지는 건 밸런스가 맞지 않는다고 생각함. DeepSeek의 이론적 돌파구에 대한 평은 비동의. MLA와 GRPO 등 실제로 좋은 성과를 냄
    • 실무에서 DeepSeek 기반 모델들을 실제 소프트웨어 작업에 써본 결과, 위 의견에 동의하지 못함
  • AWS는 이번 GenAI 트렌드에서 큰 기회를 놓치고 있다고 봄. 실제로 AWS와 MLOps/GenAI 관련해 자주 접촉하는데, 우리 쪽을 담당하던 전문가 3명이 모두 1년 안에 경쟁사로 이직함. 런던 re:Invent에서도 GenAI 분야에서 특별한 신제품 발표가 없었음. 그 전년도엔 Bedrock에 대한 기대가 컸지만, 그걸 현실화하지 못했음. AWS 외에도, Alexa에 AI 비서를 왜 아직까지 통합하지 못하고 있는지 이해가 어려움
    • Alexa+ 서비스가 AI 기반으로 곧 나올 예정임. 월 20달러 유료 플랜으로 기획되고 있음 관련 링크
    • 거의 Alexa+를 통해 그 기능을 구현한 셈임. 기존 Alexa보다 훨씬 자연스러운 대화와 스마트함을 제공하고, 실시간으로 질문 맥락을 반영하며 답함. Echo 디바이스의 특성상 ChatGPT 앱을 켜서 음성모드로 바꿔야 하는 불편함 없이 훨씬 쉽게 음성지원 AI와 대화할 수 있어서 인상적이었음
    • AWS Q를 한 번 써봤는데, 이름만 재치있게 만들어서 웃긴 것 말고는 실제로 쓸모가 전혀 없음
    • 가정용 로봇 Astro 프로젝트도 사실상 중단. 내부 정보와 분위기를 보면 Astro는 그냥 자율주행 창고 로봇 연구용 테스트베드였고, 그 목적을 달성하자마자 팀이 해체되었음
    • 용어 관련해서, MLOps가 머신러닝판 DevOps인지 아니면 ML 전용 FLOPS(연산량)와 비슷한 개념인지 궁금함. 어찌 됐든 Amazon이 실제 전문가를 스타트업에 뺏기고 있는 건 맞는 것 같음
  • AWS는 PostgreSQL, MS-SQL, Redis 같은 오픈소스나 라이선스 제품에 맞춰 가격을 책정해왔음. 마찬가지로 Bedrock에서 다양한 AI 공급업체의 모델을 바로 쓸 수 있도록 라이선스를 비용에 포함하며, 직접 개발 없이 시장 점유율을 가져가는 전략임. 인프라, 네트워킹, 사용자 기반 제공—이 역할로 충분하다고 생각함
  • Amazon은 여전히 대규모 R&D 투자 중임. 역사적으로 높은 실험(그리고 실패) 비중을 원칙으로 삼았기 때문에, 당장 AI의 화려한 이슈는 없더라도 장기적으로는 AI 근육을 키울 거라 봄. 실제 고객 케이스에 집중해 긴 호흡으로 결과를 낼 것임
  • Amazon은 오히려 AI 덕분에 가장 큰 이익을 볼 수 있는 회사라 생각함. 예로 고객 지원 담당자와 나눈 대화—"검색이 망가진 것 같음. wwvb watch 검색하면 전혀 관련 없는 시계만 나옴." "웹브라우저 종류가 뭐죠? 크롬으로 시도해보실래요?"라는 식으로, 검색 품질 자체가 엉망인 상황임
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